Обработка на текст срещу обработка на естествен език - топ 5 сравнения

Разлика между добив на текст и обработка на естествен език

Терминът „извличане на текст“ се използва за автоматизирано машинно обучение и статистически методи, използвани за тази цел. Използва се за извличане на висококачествена информация от неструктуриран и структуриран текст. Информацията може да бъде шаблонна в текст или съвпадаща структура, но семантиката в текста не се взема предвид. Естественият език е това, което използваме за комуникация. Техники за обработка на такива данни за разбиране на основното значение се нарича колективно като обработка на естествен език (NLP). Данните могат да бъдат реч, текст или дори изображение и подход, включващи прилагане на техники за машинно обучение (ML) върху данни за изграждане на приложения, включващи класификация, извличане на структура, обобщаване и превеждане на данни. структура, анализ на настроенията и т.н.

Сравнение между главата на текстовия майнинг и обработката на естествен език (Инфографика)

По-долу е топ 5 Сравнение между Text Mining и Natural Language Processing

Основни разлики между текстовия майнинг и обработката на естествен език

Приложение - Концепциите от NLP се използват в следните основни системи:
- Система за разпознаване на речта
- Система за отговор на въпроси
- Превод от един конкретен език на друг конкретен език
- Обобщение на текста
- Анализ на чувството
- Шаблони на базата на шаблони
- Класификация на текста
- Тематично сегментиране

Разширените приложения включват следното:

Човешки роботи, които разбират командите от естествен език и взаимодействат с хората на естествен език.
Изграждането на универсална система за машинен превод е дългосрочната цел в областта на NLP
Той генерира логическото заглавие на дадения документ.
Генерира смислен текст за конкретни теми или за дадено изображение.
Разширени чатботи, които генерират персонализиран текст за хората и игнорират грешките в човешкото писане

Популярни приложения на Text Mining:

Контекстуална реклама
Обогатяване на съдържанието
Анализ на данните в социалните медии
Филтриране на спам
Откриване на измами чрез разследване на претенции

Жизнен цикъл на развитието -

За разработването на NLP система, общият процес на развитие ще има следните стъпки

Разберете разбирането за проблема.
Решете какъв тип данни или корпус са ви необходими, за да разрешите проблема. Събирането на данни е основна дейност за решаване на проблема.
Анализ на събрания корпус. Какво е качеството и количеството на корпуса? Според качеството на данните и изложението на проблема, трябва да направите предварителна обработка.
След като приключите с предварителната обработка, започнете с процеса на проектиране на функции. Функционалният инженеринг е най-важният аспект на NLP приложенията, свързани с науката за данни. За това се използват различни техники като разбор, семантични дървета.
След като сте взели решение за извлечени функции от необработените предварително обработени данни, вие решавате коя изчислителна техника се използва за решаване на вашето твърдение за проблем, например искате ли да приложите техники за машинно обучение или базирани на правила техники ?. За съвременните NLP системи се използват почти всички съвременни модерни ML модели, базирани на Deep Neural Networks.
Сега, в зависимост от това какви техники ще използвате, трябва да прочетете файловете с функции, които ще предоставите като вход към вашия алгоритъм за решение.
Пуснете модела, тествайте го и прецизирайте.
Повторете стъпката по-горе, за да получите желаната точност

За приложението Text Mining основните стъпки като определяне на проблеми са същите като при NLP. Но има и някои различни аспекти, които са изброени по-долу

През повечето време Text Mining анализира текста като такъв, който не изисква референтен корпус, както в NLP. В частта за събиране на данни изискването за външен корпус е много рядко.
Основна функция за проектиране на текст и обработка на естествен език. Техники като n-грам, TF - IDF, сходство с козина, разстояние от Levenshtein, хеширане на функции е най-популярно в Text Mining. NLP, използващ Deep Learning, зависи от специализираните невронни мрежи да извикат Auto-Encoders, за да се получи абстракция на текст на високо ниво.
Моделите, използвани в Text Mining, могат да бъдат базирани на правила статистически модели или сравнително прости ML, модели
Както споменахме по-рано, точността на системата тук е ясно измерима, така че Run, Test, Finetune итерация на модел е сравнително лесна в Text Mining.
За разлика от системата NLP, в Text Mining системите ще има презентационен слой, който ще представи констатациите от минното дело. Това е по-скоро изкуство, отколкото инженерство.

Бъдеща работа - С увеличеното използване на Интернет, извличането на текст става все по-важно. Появяват се нови специализирани области като уеб добив и биоинформатика. Към настоящия момент по-голямата част от работата по извличане на данни се състои в почистване на данни и подготовка на данни, която е по-малко продуктивна. Активно проучване се случва за автоматизиране на тези работи с помощта на машинно обучение.

NLP се подобрява с всеки изминал ден, но естественият човешки език е трудно да се справи с машините. Ние изразяваме шеги, сарказъм и всяко чувство лесно и всеки човек може да го разбере. Опитваме се да го решим с помощта на ансамбъл от дълбоки невронни мрежи. Понастоящем много изследователи на НЛП се фокусират върху автоматизирания машинен превод, като използват неподдържани модели. Разбирането на естествени езици (NLU) е друго интересно поле сега, което има огромно влияние върху чатботите и човешки разбираеми роботи.

Таблица за сравняване на обработка на текст срещу естествен език

Основа за сравнение	Извличане на текст	НЛП
Цел	Извадете висококачествена информация от неструктуриран и структуриран текст. Информацията може да бъде шаблонна в текст или съвпадаща структура, но семантиката в текста не се взема предвид.	Опитвайки се да разберете какво се предава на естествен език от хората - може би текст или реч. Анализират се семантични и граматични структури.
Инструменти	Езици за обработка на текст като Perl Статистически модели ML модели	Модерни ML модели Дълбоки невронни мрежи Инструменти като NLTK в Python
Обхват	Източниците на данни са документирани колекции Извличане на представителни функции за документи на естествен език Въвеждане на изчислителна лингвистика на базата на корпус	Източникът на данни може да бъде всяка форма на естествен човешки метод за комуникация като текст, реч, табела и т.н. Извличане на семантично значение и граматическа структура от входа Да направим всички нива на взаимодействие с машини по-естествени за човека
изход	Обяснение на текст с помощта на статистически показатели като 1. Честота на думите 2. Шаблони на думите 3.Корелация в думите	Разбиране на това, което се предава чрез текст или реч 1. Предадени настроения 2.Семантичното значение на текста, така че да може да бъде преведен на други езици 3.Граматична структура
Системна точност	Мярката за ефективност е пряка и сравнително проста. Тук имаме ясно измерими математически понятия. Мерките могат да бъдат автоматизирани	Силно трудно да се измери точността на системата за машини. Човешката намеса е необходима през повечето време. Например, помислете за NLP система, която се превежда от английски на хинди. Автоматизира измерването на това колко точно системата прави превод е трудно.

Заключение - Text Mining vs Natural Language Processing

И текстовият майнинг, и обработката на естествен език се опитват да извлекат информация от неструктурирани данни. Извличането на текст е концентрирано върху текстови документи и най-вече зависи от статистически и вероятностен модел за представяне на документи.NLP се опитва да получи семантично значение от всички средства за естествена комуникация на човека, като текст, реч или дори изображение.NLP има потенциал да революционизират начина, по който хората взаимодействат с машини. AWS Echo и Google Home са някои примери.

Препоръчителен член

Това е ръководство за обработка на текст срещу обработка на естествен език, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -